Faida:
- Uwezo wa kuweka AI kama msaidizi ambaye hutoa hali za dhahania katika utabiri wa mapato / gharama.
- Uwezo wa kuandika vidokezo vya utabiri na anuwai na unyeti kulingana na data ya kihistoria na mawazo wazi.
- Uwezo wa kutambua mapungufu ya utabiri wa AI na kuchanganya na hukumu ya kibinadamu
"Je, itakuwa mauzo yetu mwaka ujao?" ni moja ya maswali magumu zaidi kwa timu ya fedha. Utabiri ni kufanya utabiri kuhusu siku zijazo kulingana na data na mawazo ya zamani. Akili ya Bandia (AI) inaweza kuwa msaidizi mwenye nguvu hapa; Lakini ni muhimu kukubali ukweli tangu mwanzo: mfano haujui siku zijazo. Inachakata tu mifumo na mawazo unayotoa. Katika kitengo hiki, tutajifunza kuweka AI katika nafasi yake sahihi katika kutabiri na kutambua mipaka yake.
AI Inafanya Nini na Haifanyi katika Utabiri?
Hufanya hivyo: Hutoa muhtasari wa mwenendo uliopita, hutambua hali ya msimu (kubadilika-badilika mara kwa mara katika miezi fulani), hujenga matukio kwa mawazo tofauti, hufafanua mantiki ya utabiri, na kuweka utabiri katika simulizi.
Haifanyi: Haiwezi kutoa mustakabali sahihi, haiwezi kutabiri mishtuko ya nje (mgogoro wa kiwango cha ubadilishaji, mabadiliko ya kanuni), haiwezi kujua ukweli ambao hauko kwenye data. Sentensi "utakua 18% mwaka ujao" iliyotolewa na chatbot sio unabii, lakini ni onyesho la hesabu la mawazo unayofanya.
Kidokezo: Usiulize kamwe modeli "nambari moja." Daima uliza masafa na ni mawazo gani ambayo masafa hayo yanategemea. Sentensi "14-15M katika kesi ya msingi, hali: kiwango cha ukuaji wa sasa kinaendelea" ni ya uaminifu na muhimu zaidi kuliko "14.6M" moja.
Hatua kwa Hatua: Kujenga Utabiri Madhubuti
- Toa data ya kihistoria. Inatokea kwa angalau vipindi vichache; kila mwezi ikiwezekana.
- Andika mawazo waziwazi. Kiwango cha ukuaji, msimu, mabadiliko yanayojulikana.
- Bainisha mbinu. Mwelekeo rahisi, uliorekebishwa kwa msimu au kulingana na hali?
- Uliza anuwai na mazingira. Matumaini / msingi / tamaa.
- Uliza usikivu. "Ni dhana gani inayobadilisha matokeo zaidi?"
Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu
Uhakika dhaifu: Tabiri mauzo yangu mwaka ujao. Mwaka huu tulifanya 12M.
Hii hutoa nambari moja isiyo na msingi; Haijulikani ni dhana gani inategemea, ambayo ni hatari kwa uamuzi.
Kidokezo chenye nguvu:Jukumu lako: mchambuzi wa mipango ya kifedha.Kazi: Tabiri miezi 12 ijayo kutoka kwa data ifuatayo ya mapato ya kila mwezi.Njia:1) Kwanza fupisha mwenendo na msimu katika data ya kihistoria.2) Sanidi hali 3 ukitumia mawazo yafuatayo: - Msingi: wastani wa kiwango cha ukuaji wa miezi 12 iliyopita - Pointi 3 za ukuaji - Matumaini - Pointi 3 za ukuaji - Matumaini - Matumaini - 3. Jumla ya miezi 12 na masafa ya kila mwezi kwa kila hali.4) Sehemu ya "Usikivu": ni dhana gani inayobadilika, matokeo hubadilika zaidi?Vikwazo: Orodhesha dhana kwa uwazi. Sema kwamba makadirio ni utabiri na sio uhakika. Kumbuka kuwa huwezi kuiga mishtuko ya nje.<data>Januari..Takwimu za mauzo ya kila mwezi ya Disemba</data>
Agizo hili; Badala ya nambari kamili, hutoa anuwai ya sababu, hali na uchanganuzi wa unyeti kama vile "mkusanyiko wa dhana/kiwango cha ukuaji". Mtoa maamuzi hufanya maamuzi kwa kuona kutokuwa na uhakika.
Msimu ndiyo mada inayopuuzwa sana katika utabiri. Mauzo ya biashara nyingi hupanda na kushuka mara kwa mara katika miezi fulani: mtengenezaji wa ice cream hufikia kilele wakati wa kiangazi, duka la kumbukumbu hufikia kilele karibu na likizo. Mstari bapa wa mwenendo hauwezi kuona mabadiliko haya na utaweka hisa, wafanyakazi na mpango wa pesa kimakosa. Ukiipa AI data ya kihistoria ya kutosha (ikiwezekana angalau miezi 24), itatambua muundo huu unaojirudia na kurekebisha utabiri ipasavyo.
Mbinu za Utabiri na Wajibu wa AI
Mbinu
Ni wakati gani inafaa?
Mchango wa AI
mpaka
mwenendo rahisi
Data thabiti, isiyo ya msimu
Inapata mtindo haraka
Huwezi kuona mapumziko
marekebisho ya msimu
Mauzo yanabadilika kwa mwezi
Inaelezea muundo wa msimu
Imeunganishwa sana na zamani
Kulingana na mazingira
Kipindi cha kutokuwa na uhakika wa hali ya juu
Inajaribu hypotheses haraka
Inategemea ubora wa dhana
Kulingana na dereva
Ikiwa mapato inategemea mambo kadhaa
Huanzisha uhusiano wa sababu
Mwanadamu anathibitisha uhusiano
Utabiri Unaotegemea Dereva
Kutabiri mauzo kwa asilimia moja ya ukuaji mara nyingi ni mbaya. Njia thabiti zaidi ni kugawanya mapato kwa viendeshaji vyake: mapato = idadi ya wateja × wastani wa mauzo kwa kila mteja × marudio ya marudio. Kutabiri na kuzidisha kila dereva kando kunatoa utabiri ambao ni sahihi zaidi na unaotia shaka zaidi; kwa sababu unaona wazi ni dhana gani imebadilika.
Kadiria mapato yangu kulingana na madereva. Mapato = idadi ya wateja wanaofanya kazi × wastani wa mapato ya kila mwezi kwa kila mteja (ARPU). Chambua viendeshaji hivi viwili kivyake kwa muda wa miezi 12 iliyopita, fafanua mwelekeo wa kila moja, kisha utabiri miezi 12 ijayo kwa kutayarisha viendeshaji viwili tofauti. Andika dhana wazi kwa kila dereva; Bainisha ni dereva gani haijulikani zaidi. Tumia nambari pekee kwenye data, onyesha fomula.
Nguvu ya njia hii ni kwamba badala ya kusema "mauzo yanaongezeka kwa 15%", unasema "idadi ya wateja huongezeka kwa 8%, mapato kwa mteja huongezeka kwa 6%. Wawili hao wanaweza kuulizwa tofauti; Ikiwa moja sio ya kweli, unarekebisha makadirio kutoka hapo. Usimamizi pia unauliza "ni dhana gani tunategemea?" anaweza kujibu swali kikamilifu.
Unyeti na Nidhamu ya Kudhaniwa
Ubora wa utabiri ni ubora wa mawazo. Daima weka mawazo yaonekane kwa AI na urudi nyuma na kuyasasisha yanapotokea (utabiri unaoendelea, yaani, utabiri unaoendelea ambao unasasishwa kila mwezi).
Orodhesha mawazo YOTE uliyotumia katika utabiri hapa chini katika muundo wa jedwali: dhana | thamani | chanzo/sababu | Ikiwa thamani hii itabadilika kwa 10%, athari yake kwenye matokeo ya kila mwaka. Weka tiki kwenye dhana 3 dhaifu zaidi.
Wakati wa kuwasilisha matokeo ya ubashiri ya AI kwa usimamizi, jumuisha "kadi ya kudhaniwa": mawazo matatu muhimu zaidi, maadili yake, na vyanzo vyake. Kwa hivyo, utabiri sio sanduku nyeusi tena; Kila mtu anaona kile anachoweka kamari. Na wakati utambuzi unapotoka, unaweza kugundua haraka ni dhana gani ambayo haikushikilia, ambayo inaboresha utabiri unaofuata.
Tahadhari: Usitetee utabiri unaozalishwa na AI kwa kusema "hivyo ndivyo mtindo ulivyosema." Wajibu wa utabiri ni wa mtu anayeuwasilisha. Daima wasilisha kwa usimamizi na mfumo wa "hii ni hali kulingana na mawazo haya, uhalisishaji unaweza kutofautiana".
Kesi Ndogo
Kesi ya 1 - Utabiri unaoona msimu. Kampuni ya rejareja ililisha data ya mauzo ya miezi 24 kwa AI. Mfano huo uligundua kuruka kwa kasi kwa 40% mnamo Novemba-Desemba na kurekebisha utabiri wake wa mwaka ujao ipasavyo. Ikiwa mwelekeo wa gorofa ungetumiwa, mpango wa hisa wa mwisho wa mwaka ungekuwa mbaya sana.
Kesi ya 2 - Mtego wa nambari isiyo ya kawaida. Kuanzishwa kunategemea bajeti yake kwenye utabiri wa AI wa "18M mwaka ujao". Lakini hii ilitokana na dhana kwamba "ukuaji unaendelea kama ulivyo". 11M ilipatikana wakati wateja wawili wakuu waliondoka. Mara baada ya somo kujifunza, timu ilisonga mbele kwa anuwai ya matukio; Bendi ya utabiri wa mwaka uliofuata ilishughulikia kile kilichotokea.
Kesi ya 3 - Usikivu ulibadilisha uamuzi. "Dhana iliyo hatarini zaidi ni bei ya malighafi," AI ilisema katika utabiri wa mtengenezaji, ikionyesha kuwa ongezeko la bei la 10% litapunguza faida ya kila mwaka kwa 22%. Kisha usimamizi ulitia saini mkataba wa kila mwaka wa bei isiyobadilika na msambazaji. Thamani halisi ya utabiri haikuwa nambari, lakini ufahamu huu wa hisia.
Kesi ya 4 - Mafanikio ya utabiri unaoendelea. Muuzaji mmoja alisasisha utabiri wake wa kila mwaka kwa uhalisi kila mwezi, badala ya kuuweka mara moja na kuusahau. Katika mwezi wa tatu, ilionekana kuwa dhana ya "ukuaji wa 12%" ilikuwa kweli 7%; Utabiri huo ulirekebishwa mapema na hesabu ya mwisho wa mwaka na mpango wa wafanyikazi ulirekebishwa ipasavyo. Ikiwa utabiri uliowekwa ungedumishwa, kungekuwa na uhaba mkubwa wa mali na uhaba wa pesa mwishoni mwa mwaka. Somo: utabiri ni hati iliyo hai, haijaanzishwa mara moja na kuwekwa mbali.
Makosa ya kawaida
- Kuuliza nambari isiyo ya kawaida. Utabiri bila safu na hati huleta uhakika wa uwongo.
- Kuficha mawazo. Dhana isiyoonekana inamaanisha utabiri ambao hauwezi kutiliwa shaka na kusasishwa.
- Kutegemea sana yaliyopita. Mchoro huo unapanua muundo uliopita; hawezi kuona fractures na mishtuko ya nje.
- Kukosea utabiri kama unabii. AI haijui siku zijazo; Inachukua tu mawazo yako katika akaunti.
- Sio kufanya utabiri unaoendelea. Weka utabiri mara moja na usahau; si kusasisha inavyotokea.
Kwa muhtasari
- Ni msaidizi mwenye nguvu katika utabiri wa AI: dondoo za mwenendo na msimu, huunda hali, unaelezea mantiki; lakini haijui yajayo na haiwezi kuona mishtuko ya nje.
- Daima omba masafa dhahania na matukio ya matumaini/msingi/ya kukata tamaa badala ya nambari moja.
- Orodhesha mawazo kwa uwazi na utambue dhana iliyo hatarini zaidi kupitia uchanganuzi wa hisia.
- Wajibu wa utabiri ni wa mtu anayeuwasilisha; Wasilisha kwa usimamizi na mfumo wa "mazingira, si ya uhakika".
- Sasisha utabiri jinsi unavyotokea na utabiri wa Rolling; Isakinishe mara moja na usisahau.
Jukumu la maombi
Pata angalau miezi 12 ya data halisi ya mapato (halisi au sampuli). Unda utabiri wa hali tatu wa miezi 12 ukitumia kiolezo chenye nguvu cha haraka. Kisha ondoa dhana tatu dhaifu zaidi kwa haraka ya unyeti. Thibitisha wewe mwenyewe kiwango cha ukuaji cha kila mwezi cha kipochi cha msingi mara moja na ufanye muhtasari wa utabiri kwenye slaidi kwa mfumo wa "mazingira, si ya uhakika".
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nimetoa data ya kutosha ya kihistoria (ikiwezekana kila mwezi).
- [ ] Niliorodhesha mawazo kwa uwazi na nikayaorodhesha kwenye modeli.
- [ ] Nilitaka safu ya maandishi, sio nambari moja.
- [ ] Nilitambua dhana tete zaidi kupitia uchanganuzi wa hisia.
- [ ] Nilithibitisha mwenyewe hesabu ya ukuaji wa kipochi cha msingi.
- [ ] Niliwasilisha makadirio katika mfumo wa "mazingira, sio uhakika".